探索农业院校思想政治教育的大数据新模式

□李旭伟 武路广

（1.山西农业大学纪委;2.山西农业大学经济管理学院 山西 太谷 030800）

探索农业院校思想政治教育的大数据新模式

□李旭伟1武路广2

（1.山西农业大学纪委;2.山西农业大学经济管理学院 山西 太谷 030800）

大数据时代独有的时代特征对农业院校大学生思想政治教育产生重大影响。一方面，农业院校大学生告别环境相对封闭、可获取信息相对有限的传统信息世界，在海量信息的冲击下，多元文化的影响下，世界观、价值观随之发生了深刻的变化；另一方面，传统模式化、机械的思想政治教育范式已经无法满足大数据时代培养高素质农业科技管理人才的需要。如何创新思想政治教育体系，开展大学生思想政治教育，成为思想政治教育研究面临的全新课题。本文通过分析研究思想政治教育主客体对大数据做出的响应，借鉴相关领域定性研究的经验，提出大数据背景下，开展思想政治教育的新路径，以期对农业院校思想政治教育研究做一些有益探索。

大数据；农业院校；大学生；思想政治教育

大数据时代是伴随着信息技术的快速发展而到来的，它以互联网为媒介，深刻的影响着人们的生产和生活。农业院校思想政治教育工作也因大数据时代的到来发生深刻的变化。习近平总书记在全国思想政治教育工作会议上指出，我们的高校是党领导下的高校，是中国特色社会主义高校。办好我们的高校，必须坚持以马克思主义为指导，全面贯彻党的教育方针。身处大数据时代，农业院校必须认真领会习总书记讲话精神，积极探索研究大数据时代大学生思想政治教育的新方法、新途径，牢牢掌握大学生思想政治教育工作方面的主动权，坚持不懈培育和弘扬社会主义核心价值观，为培养培养德智体美全面发展的社会主义事业建设者和接班人奠定坚实的基础。

1 大数据的内涵及特征

1.1 大数据的内涵

关于大数据概念的论述比较多，如较早研究大数据并被誉为“大数据时代的预言家”的维克托·迈尔在和肯尼思·库克耶合著的《大数据时代—生活、工作与思维的大变革》中指出：大数据是就是要通过对海量数据进行分析后获得具有巨大价值的产品和服务，或思想[1]；徐子沛认为：大数据(Big Date)区别于传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、管理和分析，一般以‘太节’为单位[2]。但正如维克托·迈尔—舍恩伯格指出的那样：大数据是一种价值观、方法论，是思维方面的一场大的变革，而不应仅仅将其看做是一门技术[3]。大数据的本质内涵应该是以大数据宏观思维，运用海量数据进行相关关系分析法基础上的预测，进而处理现实生活的各种问题，这有别于前大数据时代，即数据信息量有限、大数据获取成本较高、大数据获取权仅仅掌握在有实力的大企业手中的局面，现在每个人通过互联网、物联网等多重手段获取海量信息的能力，但更为关键的是“真正的革命并不在于分析数据的工具，而在于我们如何运用数据”，如何对待数据。

1.2 大数据的特征

综合国内外理论研究表明，对大数据特点的归纳有“3V”表述、有“4V”的表述, 有“4V+1C”的表述，甚至有“6V+1C”的表述，即 Volume：体量大；Variety：类型多样化；Velocity：处理速度快；Value：应用价值大；Vender：数据获取与发送方式灵活自由；veracity：准确性；Complexity：处理、分析难度非常大[4,5]。也有研究表明，大数据也存在数据价值密度低，垃圾数据较多，污染重，即内容残缺、精度有误、重复冗余、标准差异、过时失效、错误异常等特点[6]。

2 大数据给农业院校类院校大学生思想政治教育带来的挑战

2.1 对农业院校思政教育时效性和实效性提出新的考验

大数据时代，农业院校类院校学生，不同于大数据时代前处于相对封闭育人环境的大学生，能够随时随地获取海量的、类型多样的信息，再通过多种媒介进行数据、信息的共享与交流。学生获取信息的能力甚至超过部分农业院校思想政治教育者，加之当前农业院校思想政治教育方法仍然以灌输式的教育为主、内容相对单一，特色不明显，与高等农业教学、农业科学研究、农业生产和社会实践结合不够、思想政治教育与专业技术教育形成两张皮现象[7]，直接导致学生对思想政治教育者和思想政治教育内容无法产生认同感，直接削弱了教育者对学生世界观、人生观、价值观的改造作用，降低思想政治教育的效能。具体而言，农业院校始终承担为国家培育学农、爱农、事农的高素质的农业科技和管理人才的重任，农业院校学生成长目标应当是努力将自己发展为社会主义核心价值观引领的符合现代农业需求的高层次人才。而现实情况是大数据背景下农业院校学生通过微博、微信、QQ等多种互联网工具更容易被海量数据裹挟着功利化、拜金主义等不良价值观的影响，对农科专业信心不足[8]，专业思想动摇，学农、爱农、事农、兴农的意识也在不断减弱，毕业后从事农业的学生的比例也在不断下降，根据农业部科教司课题组（2012）的统计结果，08年农业院校硕士研究生就业是到涉农企业的比重为55.65%，到县、乡级的比重不足10%[9]。这种形势与我国建设现代化农业产业的发展方向是不相符的，而且随着农业人才的流失，必定对我国现代农业的发展产生不利影响。如何加强务农事农意识成为摆在农业院校院校思想政治教育工作者面前的一大课题。

2.2 对农业院校思想政治教育研究范式提供新的思路

传统思想政治教育研究更多是依托思想政治教育者利用自身多年的实践育人经验，即长期观察教育者的言行举止或调查问卷等方式获得的有限数据开展研究，定性分析较多、定量分析较少。此外，在观察研究过程中往往带有研究者本人的主观意识倾向，在调查问卷题目设计上也是要有理论预设，因此传统思想政治教育研究方法受数据信息量的限制及个人主观意志的局限可能影响思想政治教育研究实效性，研究成果与学生思想实际可能还有一定距离。

大数据时代，可供思想政治教育者开展研究的数据量十分庞大、类型复杂多样且数据获取与发送方式灵活自由，相对于“小数据”时代的抽样调查而言，它所提供的是一种全数据模式，如学生日常通过微信、QQ、微博等工具进行交流沟通产生的大量图文、视频等反映学生思想状况的及时信息，学生在淘宝、京东等网购网站上购物所产生的生活消费信息等，还有不少学校使用的校园一卡通使用过程中收集的学生学习生活等方面的信息。这些数据涉及到学生日常学习生活的方方面面，是学生们日常学习生活的数据轨迹，而且是时时刻刻都在不断更新的。此外，较少受到人为因素干扰，通过对这些海量数据统计分析和相关分析可以准确地进行量化分析学生思想、情感，进一步揭示学生当下的思想动态并在此基础上预测学生的行为。相比之下，传统思想政治教育“小数据”有限的定量分析基础上的定性分析已经无法应对这种全数据模式下复杂的研究环境及研究精确化、教育个性化的新要求[10]，基于大数据进行定量分析应当成为思想政治教育研究的主要研究范式，这也是思想政治教育这一学科走向成熟的必由之路。

2.3 对农业院校思想政治教育者分析处理信息的能力提出更高要求

大学思想政治教育专职工作者主要包括院系辅导员、院系书记、团委工作者、学工处工作者和思想政治理论课教师等。思想政治教育者，特别是高校辅导员队伍，承担了大部分的学生事务性工作，与学生接触最多，对学生的了解作为深入，获取学生的信息相对全面。但在大数据时代，一方面以辅导员为代表一线思想政治教育工作者深陷于大量繁重的事务性工作之中，无暇进行深入细致思想政治教育工作研究，所以利用大数据思维进行思想政治教育的积极性和主动性不强。另一方面,大数据本身具有类型多样、处理和分析难度大等特点，而思想政治教育者收集数据、分析数据的能力相对较弱，利用大数据进行数据分析的手段相对单一，如统计分析方法仍停留在传统的纸质的问卷调查层面上[8],对海量信息的筛选、甄别、及进行有针对性的相关分析，并用于指导实践工作方面的还存在比较多的困难。因此，海量信息的科学分析处理成为思想政治教育者面前的一座大山。

再次，收集的学生的信息，往往涉及到学生的个人隐私问题，如学生入学家庭情况摸底、申请助学金过程中的收集贫困证明、整个学习过程中收集的学生各类信息等，如果信息处理不当，就会造成隐私泄露问题，会给自尊心较强的学生造成很大困扰，甚至涉及违法。因此，大数据时代对基于大数据进行思想政教育研究的工作者提出了信息安全方面的要求。

3 对策

3.1 构建具有农业院校特色的思想政治教育的体系

构建特色鲜明思想政治教育体系，就是要增强思想政治教育的针对性和实效性，就是要增强思想政治教育者在大学生世界观、人生观、价值观改造过程中的主导性作用，就是要教育引导广大学生正确应对大数据时代海量信息的冲击，提高大学生辨伪存真的能力，帮助大学生树立正确的世界观、人生观、价值观。

习近平总书记在全国高校思想政治工作会议上就指出：“要坚持把立德树人作为中心环节，把思想政治工作贯穿教育教学全过程，实现全程育人、全方位育人，努力开创我国高等教育事业发展新局面。”对于农业院校而言，就是要紧紧围绕农业院校自身教育特点，特别是农业院校人才培养这一核心任务，将思想政治教育融入到大学的农业教学、农业科学研究、农业生产实践各个方面，充分挖掘教学、科研、社会实践思想政治教育资源，积极调动学校各方面的力量，构建教学育人、科研育人、实践育人多层次、宽领域特色鲜明的思想政治教育体系[8]。具体而言，一方面，思想政治教育内容要紧跟大数据时代发展的步伐，紧跟大学生关注与讨论的热点问题，发挥热点思想理论问题的教育引导作用，使思想政治教育更贴近生活、贴近实际、贴近学生。另一方面，思想政治教育要在继续发挥思想政治理论课课堂教学主渠道前提下，着重发挥实践育人的作用。建立多种激励机制，如教师带领学生搞科研在职称评定等方面给予加分，学生参与科研项目在奖助学金评定等方面给予适当加分，鼓励教师充分利用自身科研课题，带领学生积极参与科研项目，并在此基础上发表学术论文或科研成果。通过科研实践培养学生的科研意识、创新精神和科研道德，通过参与社会实践，培养学生服务社会意识，真正让教师与学生从传统书本灌输的枯燥无味的思想政治教育体系中解脱出来，进而提高思想政治教育的时效性和实效性，教育引导广大学生努力成为学农、爱农、事农、兴农的创新创业人才。如山东农业大学构建的“农大育人文化”、“农四结合模式”、“农四育人体系”和“农四服务机制”[7]，就是基于多种平台积极构建思想政治教育新模式的积极探索。

3.2 探索思想政治教育研究新模式

思想政治教育研究由定性分析为主逐渐向定量分析为主、定量与定性分析相结合方向发展是符合学科科学化发展趋势的，也应当是学科走向成熟的标志。目前，思想政治教育领域进行系统性、专用的定量分析的研究方法还比较少见，但是可以借鉴其他领域的定量分析方法对思想政治教育定量分析进行积极探索，有研究指出，思想政治教育决策过程中可以引入灰色决策模型进行非规范性决策[11]。还可以利用一些大数据分析工具和技术，如云计算、MapReduce、复杂事件处理（CEP）、数据可视化、预测分析、统计分析、SQL等进行量化研究[12]。鉴于大数据分析（BDA）在情报领域的成功的应用，可知思想政治教育领域也完全可以引入大数据分析手段，只是当前高校尤其是农业院校在经费和人才储备等方面的限制，引入先进大数据分析手段进行思想政治教育难度还比较大，但是，可以根据自身实际进行积极探索，依托数学、信息、软件等专业的优势资源积极开发一些思想政治教育相关的统计分析软件或是探索构建思想政治教育的分析模型，推动思想政治教育研究向以定量分析为主，定量定性相结合的方向发展，在促进思想政治教育科学化、专业化发展的同时不断增强思想政治教育的实效性和科学性。

3.3 搭建多学科交叉平台，加强教育者数据收集、处理和运用能力

大数据时代，思想政治教育者应当树立大数据思维，积极主动地接触大数据，利用大数据分析解决大学生思想政治教育问题和其他问题。针对教育者数据收集、处理和分析运用能力的不足，可以在学校层面推动多方合作，一方面整合思想政治教育资源，构建全方位信息采集、整合、处理平台，建立资源共享机制，将学校各个学生管理服务部门的学生信息将以收集整合，如图书管理与借阅、教务与教学管理、校园门户网站、校内BI社区等系统收集的学生信息[13]，招办、就业办收集的学生招生、就业方面的信息，后勤管理部门推广使用的校园消费一卡通等收集的学生日常生活消费信息等。思想政治教育者根据自身教学科研需要依规向该平台申请相关数据，并在此基础上通过数据相关分析等多种数据手段分析研判学生思想动态和思想政治教育的发展规律，为进一步积极有效开展思想政治教育提供大数据的支持。另一方面学校思想政治教育主导部门可以联合学校计算机、软件等专业教师开展面向思想政治教育者的数据处理分析培训，帮助思想政治教育者具备一定的计算机操作能力；还可以同思想政治教育者、心理教育者联合开发多种收据收集、分析软件，帮助思想政治教育者方便快捷、依法依规获取学生相关信息，并且运用相关分析软件进行深入细致解析，准确掌握大学生的思想动态，为针对性开展大学生思想政治教育提供技术性保障[14]。

与此同时，还应高度重视收集的学生信息的保密工作，学校层面应当建立相应的规章制度，既要规定信息数据收集人员及流程、保存规范、保密等级，又要规定使用权限及使用流程等，一个环节一个环节定规矩，严格施行全程痕迹管理，切实维护学生的个人隐私和信息安全。

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1004-7026（2017）09-0118-03

G641

A

DOI：10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2017.09.073

本文受山西省社科联重点课题“基于大数据视角下的高校思想政治教育模式创新研究”（SSKLZDKT2016084）资助。

李旭伟（1986-），男，山西省娄烦人，山西农业大学纪委，助教，硕士，研究方向：党建研究。单位;山西农业大学，地址：山西省太谷县。